洪 敏,張 濤,王廣凱

(1.中國社會科學院研究生院,北京 102488;2.湖南工學院經(jīng)濟與管理學院,湖南 衡陽 421002；3.中國社會科學院數(shù)量經(jīng)濟與技術經(jīng)濟研究所,北京 100732;4.中國證監(jiān)會博士后科研工作站,北京 100033；)

0 引言

在美國金融市場，機構投資者越來越成為重要的股權投資者，美國的機構投資者主要包括養(yǎng)老基金、共同基金、保險公司、投資基金以及由銀行和基金會管理的基金，Sias等發(fā)現(xiàn)20世紀80、90年代是美國機構投資者迅速發(fā)展的階段，機構投資者持有比例從1980年的24.2%上升至1994年的50%[1]，這當中很大部分歸因于養(yǎng)老基金的入市。而中國自股票市場建立以來，機構投資者也進入了快速增長期，據(jù)Wind數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計，從2003—2011年，機構投資者的持股市值從1535億元增長到109871億元，占流通股市值比重從12%增長到68%。與此同時，自2002年11月《合格境外機構投資者境內(nèi)證券投資管理暫行辦法》頒布以來，合格境外機構投資者(QFII)也從2003年的12家增長到2011年的136家，持股市值也從8億元增長到572億元，現(xiàn)今中國機構投資者已經(jīng)由基金、券商、保險公司、社保基金、QFII 以及其他機構投資者等多種類型組成。

技術創(chuàng)新屬于企業(yè)的長期非生產(chǎn)活動，激勵創(chuàng)新必須要有容忍失敗的機制。上市公司應該比一般企業(yè)擁有優(yōu)勢，因為它們可以在大量的投資者之間轉移風險，然而管理層代理問題也許會削弱這種優(yōu)勢。追求短期業(yè)績的壓力與被解雇的風險會使得風險厭惡的管理者減少企業(yè)的技術創(chuàng)新活動，但機構投資者的加入會使得情況發(fā)生變化，這是因為一方面，機構投資者追求的是企業(yè)的長期價值。相比較，個人投資者通常采取“用腳投票”方式，關注企業(yè)的短期績效，以賺取股價短期變動收益；而機構投資者，特別是長期機構投資者采取“用手投票”方式，參與公司治理，以追求企業(yè)的長期價值。另一方面，機構投資者擁有雄厚的資金實力與充足的人力資源，它們能夠充分收集企業(yè)信息，緩和與研發(fā)相關的信息不對稱問題[2-3]，進而能夠促使企業(yè)管理層加大企業(yè)的研發(fā)投入水平，以提升企業(yè)的長期價值。但并非所有的機構投資者都能促進技術創(chuàng)新，Borochin 等發(fā)現(xiàn)不同類型的機構投資者在評估企業(yè)價值與參與公司治理過程起了不同的作用，他們將機構投資者分為了專注型機構投資者與臨時型機構投資者，只有專注型機構投資者才能加強公司治理[4]。實際上，早在1990年，Grave 等就發(fā)現(xiàn)機構投資者不一定有利于公司治理，相反，機構投資者的頻繁交易使它們只關心當期利潤，不能發(fā)揮積極的公司治理作用，且機構投資者行為會刺激相關公司行為的短視化。Bushee 則研究了機構投資者與研發(fā)支出的關系問題，他們發(fā)現(xiàn)：當機構投資者比例較高時，管理者不太可能削減研發(fā)支出(以便扭轉利潤下降趨勢)，即機構投資者能促進企業(yè)技術創(chuàng)新；但他們也發(fā)現(xiàn)存在一個例外：當高周轉率與沖動交易的機構投資者存在時，管理者會削減研發(fā)支出(以便扭轉利潤下降趨勢)[5]。Yan等依據(jù)機構投資者的流動性，計算并區(qū)分了長期機構投資者與短期機構投資者。因此，本文依據(jù)Yan 等的研究方法，區(qū)分了長期機構投資者與短期機構投資者，考察它們對企業(yè)技術創(chuàng)新的不同作用?？紤]到可能存在樣本選擇偏差問題，本文使用了傾向得分匹配方法對上述結論進行了穩(wěn)健性檢驗。

1 相關文獻

第一，關于機構投資者影響技術創(chuàng)新的研究。多數(shù)學者認為機構投資者能夠促進技術創(chuàng)新。如：Francis 等發(fā)現(xiàn)股權集中度(包括機構)與研發(fā)支出之間有正相關關系[6]；Eng 等[7]、Aghion 等[8]、趙洪江等[9]都發(fā)現(xiàn)機構投資者能夠促進企業(yè)技術創(chuàng)新。然而，也有少數(shù)學者認為機構投資者會抑制企業(yè)的研發(fā)支出，如Bushee發(fā)現(xiàn)有大量機構投資者的公司在業(yè)績較差的情況下會傾向于削減研發(fā)支出；馮根福等研究了異質機構對企業(yè)技術創(chuàng)新的不同影響，發(fā)現(xiàn)證券投資基金對企業(yè)創(chuàng)新有顯著的負效應，這種負效應在國有企業(yè)中表現(xiàn)得更為明顯[11]。

第二，關于機構投資者影響公司治理的研究。學者普遍認為機構投資者能夠改善公司治理。薄仙慧等的研究表明，機構投資者有利于公司治理的改善，但機構投資者的積極治理作用在國有控股公司中受到限制[12]。肖星等的研究發(fā)現(xiàn)，證券投資基金持股與公司業(yè)績正相關，促進了公司治理水平的提高，而且認為，證券投資基金的這種積極作用同時源于他們“用腳投票”和“用手投票”兩種效應[13]。

第三，關于異質機構投資者劃分的研究。劃分標準主要有持股時間、持股比例、商業(yè)關系、流動性、積極性等。例如：①商業(yè)關系標準。Brickley等[14]根據(jù)機構投資者是否與被投資企業(yè)的商業(yè)關系，將其劃分為壓力抵制型機構投資者和壓力敏感型機構投資者兩種類型。②持股比例標準。Koh根據(jù)機構投資者持股比重，分成了高持股比重機構投資者與低持股比重機構投資者[15]。③積極性標準。Almazan等將機構投資者劃分為潛在的積極的機構投資者和潛在的消極的機構投資者兩種類型。獨立的投資咨詢公司和投資公司屬于前者，信托銀行和保險公司則屬于后者。④持股時間標準。Chen等根據(jù)機構投資者持股時間(是否超過一年)、持股比例以及與被投資企業(yè)的商業(yè)關系(是否獨立)，對機構投資者進行了分類[16]。⑤流動性標準。Bushee 最早發(fā)現(xiàn)了高周轉率與沖動交易的機構投資者的存在。在Bushee的研究基礎上，Yan 等[17]依據(jù)機構投資者的流動性，區(qū)分了長期機構投資者與短期機構投資者。此后，Yan 和 Zhang 的分類標準得到國內(nèi)外學者的廣泛采用，如劉京軍等[18]、Ramalingegowda 等[19]、Borochin等。

綜上所述，機構投資者持股能促進企業(yè)技術創(chuàng)新，已經(jīng)得到國內(nèi)外學者的廣泛認可，但機構投資者存在異質特征，它們能夠在不同程度、不同方向上影響公司治理，進而影響企業(yè)技術創(chuàng)新。不同于以往沒有考慮機構投資者異質性對企業(yè)技術創(chuàng)新影響的研究，本文依據(jù)Yan 等的分類標準，按流動性劃分了長期機構投資者與短期機構投資者，采取了面板泊松回歸方法與傾向得分匹配方法(PSM)研究了機構投資者對技術創(chuàng)新的影響，具有一定的創(chuàng)新性。

2 數(shù)據(jù)來源及指標說明

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文的專利數(shù)據(jù)與主要財務指標數(shù)據(jù)來自Wind數(shù)據(jù)庫。主要財務指標有六類：①償債能力指標，包括資產(chǎn)負債率與流動比率；②營運能力指標，包括應收賬款周轉率與存貨周轉率；③盈利能力指標，包括銷售凈利率；④企業(yè)成長能力指標，包括銷售收入增長率；⑤企業(yè)規(guī)模，用企業(yè)資產(chǎn)總額的自然對數(shù)來表示；⑥企業(yè)價值綜合指標，包括權益凈利率與資產(chǎn)凈利率。技術創(chuàng)新產(chǎn)出指標主要用專利授權量來衡量。專利按類型可以分為發(fā)明專利、實用新型與外觀設計，這些數(shù)據(jù)來自國泰安(CSMAR)專利數(shù)據(jù)庫。

所有權數(shù)據(jù)來自銳思(Resset)數(shù)據(jù)庫，主要指標有：①第一大股東持股比率；②前五名股東持股比例；③機構投資者持股比例。本文的機構投資者持股比例，主要包括基金、券商、保險公司、社?；稹FII 以及其他機構投資者的持股比例合計。

為了控制極端值的影響，本文對除機構投資者持股份額與專利以外的其他變量進行了上下1%分位數(shù)的Winsor處理。

2.2 機構投資者分類

我們參照Yan和Zhang(2009)的分類方法，進一步劃分了長期與短期機構投資者持股。

首先，計算機構k的總買入或總賣出：

(1)

(2)

CR_buyk,t和CR_sellk,t分別代表總買入和總賣出，Pi,t和Pi,t-1是機構k所持有股票i在t和t-1的價格，Sk,i,t和Sk,i,t-1是機構k所持有股票i在時刻t和t-1的股份數(shù)，ΔPi,t代表在t時刻股票i價格相對于上一期的變化。當時刻t機構k所持有股票少于時刻t-1時，表明機構k賣出了股票，將在股票i的資金變化計入總賣出中，反之計入總買入。

然后，計算每個機構的流動率(CR)：

(3)

基于機構過去一年的換手率計算出平均流動率：

(4)

最后，將機構按照AVG_CR的大小分成三組，最低的一組即為長期機構投資企業(yè)，最高的一組視作短期機構投資企業(yè)。與他們的研究不同，考慮到若根據(jù)平均流動率AVG_CR劃分長期機構投資企業(yè)與短期機構投資企業(yè)會損失較多樣本，本文直接用流動率(CR)作為分類標準。

2.3 其他控制變量

本文主要從兩方面來選取控制變量：影響機構投資者持股比例的因素與影響技術創(chuàng)新水平的因素。

一方面，負債率、股利水平、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)增長率、盈利水平等企業(yè)特征變量影響機構投資者持股比例。如Chaganti 等研究發(fā)現(xiàn)，機構投資者持股比例與長期債務權益比率負相關[20]。Noe等卻發(fā)現(xiàn)，機構持股水平高的公司更傾向于高債務、高股利水平，從而使經(jīng)營者不得不受市場規(guī)則的制約和減少浪費[21]。Gompers 等發(fā)現(xiàn)機構投資者更傾向投資于規(guī)模大的公司，帶來大公司股票價格的上漲[22]。Grinblatt 等的研究表明除了公司特征外，公司離投資者的距離、是否使用投資者的母語以及是否有相同文化背景的高管會影響機構投資者的投資行為[23]。田澍等運用類似的研究方法，發(fā)現(xiàn)以中國證券投資基金為代表的機構投資者同樣偏好凈損失成本較低的個股，但同時關注股票所在地域的經(jīng)濟發(fā)展水平和行業(yè)特征。Lin 等分別考察了宏觀層面與公司層面的影響因素，發(fā)現(xiàn)在公司層面上基金等機構投資者更傾向于投資于規(guī)模較大、增長較快、股權集中度較低、盈利歷史較好、滬深300 指數(shù)的公司；而在宏觀層面上機構投資者傾向投資于具有更好增長前景的內(nèi)陸公司，同時地區(qū)的政治干預會影響機構投資者的投資決策[24]。企業(yè)環(huán)境績效對機構投資者投持股比例有正向影響，并且這種影響只體現(xiàn)在長期機構投資者的持股比例上，短期機構投資者的持股比例不受企業(yè)環(huán)境績效的影響[25]。

另一方面，股權集中度、股權激勵、公司治理等會影響到企業(yè)的技術創(chuàng)新水平。如Lacetera 以美國醫(yī)藥行業(yè)為例，發(fā)現(xiàn)公司治理會影響到具體的資源配置和戰(zhàn)略決策影響企業(yè)的創(chuàng)新活動[26]。夏蕓等以2005—2006年披露了研發(fā)支出的中國高科技上市公司為樣本發(fā)現(xiàn)高管股權激勵與研發(fā)支出顯著正相關，這種正相關關系在公司資源富余水平越高、業(yè)績越好時更明顯[27]。任海云考察2004—2008年中國A股制造業(yè)公司，發(fā)現(xiàn)股權集中有利于研發(fā)投入，一定的股權制衡很有必要，但一股獨大和國有控股不利于研發(fā)投入[28]。魯桐等分勞動密集型、資本密集型和技術密集行業(yè)研究了公司治理對創(chuàng)新的影響，他們發(fā)現(xiàn)三個行業(yè)中第二至第十大股東持股比例、基金持股比例和董監(jiān)高持股比例對研發(fā)投入均有正向影響[29]。所以最終本文選取了償債能力、營運能力、盈利能力、企業(yè)成長能力、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)價值、第一大股東持股比率、前五名股東持股比例等控制變量。文中主要變量的定義如表1所示。

表1 主要變量定義

3 實證分析

表2顯示了基本結果。第1～3列報告了泊松混合回歸的基本結果，第4～6列報告了負二項回歸的結果。機構投資持有份額前面的系數(shù)在0.8～1.6之間(考慮到可能存在的內(nèi)生性問題，即反向因果，機構投資者可能偏向于創(chuàng)新水平高的企業(yè)，所以本文用機構投資者持有份額的滯后一期作為解釋變量)。系數(shù)若為1.2則意味著機構投資者持有份額每增加10%，那么專利數(shù)據(jù)則增加12% 。泊松回歸的缺陷在于，它假設均等分散，即方差等于期望。如果存在過度分散，即方差大于期望時，則可考慮負二項回歸。負二項回歸的過度分散參數(shù)alpha在1%顯著性水平下不為0，這說明存在過度分散，使用負二項回歸可以提高效率。

表2中第1列加入了所有控制變量，該結果顯示存貨周轉率、銷售收入增長率與銷售凈利率都對技術創(chuàng)新水平有顯著性影響，其中銷售收入增長率對企業(yè)技術創(chuàng)新水平有正向影響，銷售收入增長越快，企業(yè)的技術創(chuàng)新水平越高。由于銷售收入增長率主要衡量的是企業(yè)的成長能力，這就說明企業(yè)成長能力強的企業(yè)更注重提高企業(yè)創(chuàng)新水平。而存貨周轉率、銷售凈利率這兩個衡量營運能力的指標對技術創(chuàng)新水平有顯著性的負向影響(盡管系數(shù)很小)，這說明企業(yè)資金回收能力強反而不利于技術創(chuàng)新水平，這可能是由于資金回收能力強的企業(yè)往往非資本密集型企業(yè)，如一些快速消費品行業(yè)，這些行業(yè)技術創(chuàng)新活動往往比較弱；并且對于這些企業(yè)來說，資金回收能力是一個企業(yè)競爭力的重要組成部分，而技術創(chuàng)新活動是屬于資金回收慢的非生產(chǎn)活動，過量投資創(chuàng)新活動反而會削弱企業(yè)競爭力。銷售凈利率的負向影響是不穩(wěn)定的(表2將呈現(xiàn)的結果中，它有正向影響)，這主要是由于變量之間存在著某種程度的共線性所引起。此外，我們注意到企業(yè)規(guī)模對技術創(chuàng)新水平具有正向影響(盡管不顯著，但t值達到了1.54)，這與熊彼特假說是一致的，大企業(yè)比小企業(yè)具有更高的技術創(chuàng)新水平。

考慮到同一類指標之間高度相關性可能帶來嚴重的共線性問題，表2中第2～3列與第5～6列分別列示了向后逐步回歸的結果。第2列顯示在去除流動比率、資產(chǎn)凈利率與第一大股東持股比例之后，資產(chǎn)負債率、前五大股東持股比例這兩個變量的顯著性水平明顯得到提高。其中資產(chǎn)負債率對技術創(chuàng)新水平具有負向影響(盡管不顯著，但t值達到了-1.32)，這說明高資產(chǎn)負債率阻礙了企業(yè)的技術創(chuàng)新水平，換句話來說，償債能力越強的企業(yè)技術創(chuàng)新水平越高。理由可能是償債能力弱的企業(yè)面臨著債務約束，這會阻礙企業(yè)的技術創(chuàng)新行為，甚至對于某些企業(yè)，在生存都面臨危機的情況下是不可能進行技術創(chuàng)新行為的。前五大股東持股比例對企業(yè)技術創(chuàng)新水平也具有顯著的阻礙作用，這說明當大股東持股份額較多時會削弱企業(yè)的技術創(chuàng)新行為，這與大股東侵占企業(yè)利益的相關理論是相符的。在去除存在共線性的變量之后，銷售凈利率這一指標不再具有顯著性影響。權益凈利率與資產(chǎn)凈利率這兩個變量對企業(yè)技術創(chuàng)新水平具有負向影響，這似乎不符合直覺，因為這兩個指標通常在財務分析中用來衡量企業(yè)價值的正向指標，一般認為企業(yè)權益凈利率越高，那么企業(yè)價值越大。而表2則顯示企業(yè)價值越大，反而技術創(chuàng)新水平越低。這主要是由于權益凈利率它是一個綜合指標，是權益乘數(shù)、資產(chǎn)周轉率與銷售凈利率的乘積，而權益乘數(shù)衡量的是企業(yè)的杠桿水平，所以當企業(yè)負債較多時，權益凈利率也會增大，此時創(chuàng)新水平則會隨之下降(當銷售凈利率與資產(chǎn)周轉率不變時)，這就解釋了這兩個變量之間的負相關關系。與任海云(2010)的研究一致，第一大股東持股比例與前五大股東持股比例越高越不利于企業(yè)技術創(chuàng)新。

表2 混合回歸結果

續(xù)表2

注：括號中為t值，泊松回歸的t是根據(jù)聚類穩(wěn)健標準誤得出，而負二項回歸的t值是根據(jù)穩(wěn)健標準誤計算得出，*p < 0.1，**p < 0.05，***p < 0.01。

表3顯示了基本結果。第1～3列報告了泊松混合回歸的基本結果，第4～6列報告了負二項回歸的結果。負二項回歸的過度分散參數(shù)alpha在1%顯著性水平下不為0，這說明存在過度分散，使用負二項回歸可以提高效率。負二項回歸的結果顯示，機構投資者持股只對發(fā)明專利有顯著性的促進作用，機構投資者持有份額每增加10%，那么發(fā)明專利數(shù)則增加3.8%;而機構投資者持股對實用新型沒有顯著性影響，對外觀設計反而有顯著性的抑制作用，機構投資者持有份額每增加10%，那么外觀設計下降3.73%。由于專利中發(fā)明專利比重越大，那么可以說專利的質量就越高。因此可以認為，機構投資者持股份額越大，專利的質量越高。

本文根據(jù)機構投資者的流動性，將機構投資者劃分為長期機構投資者與短期機構投資者，分別考慮它們對企業(yè)技術創(chuàng)新水平的影響。表4中第1～2列報告了分別采取泊松混合回歸與負二項回歸的長期機構投資者份額的結果，第3～4列報告了分別采取泊松混合回歸與負二項回歸的短期機構投資者份額的結果。負二項回歸的過度分散參數(shù)alpha為1.21～1.23之間，并且在1%顯著性水平下不為0，這說明存在過度分散，使用負二項回歸可以提高效率。從表4的結果可以看出，長期機構投資者份額前面的系數(shù)在0.9～1.5之間，這個系數(shù)與表2中機構投資者的系數(shù)比較相近，說明機構投資者對企業(yè)技術創(chuàng)新的影響主要體現(xiàn)在長期機構投資者上。表4第3～4列的結果也顯示，短期機構投資者對技術創(chuàng)新水平?jīng)]有顯著性影響。

本文分別考察不同期限機構投資者對企業(yè)三類專利水平的影響(見表5)。負二項回歸的過度分散參數(shù)alpha為0.976～2.241之間，并且在1%顯著性水平下不為0，這說明存在過度分散，使用負二項回歸可以提高效率。從表5的結果可以看出，長期機構投資者份額對發(fā)明專利具有顯著性促進作用，而對實用新型與外觀設計均不具有顯著性影響。然而，短期機構投資者份額對三種專利類型均不具有顯著性影響。這說明只有長期機構投資者份額的增加才能提高專利質量，進而提高我們企業(yè)技術創(chuàng)新水平。

表3 機構投資者與創(chuàng)新水平的實證檢驗(分三種專利類型)

表4 不同性質的機構投資者與創(chuàng)新水平

注：括號中為t值，它是根據(jù)聚類穩(wěn)健標準誤計算的，*p < 0.1，**p < 0.05，***p < 0.01。

表5 不同性質的機構投資者與創(chuàng)新水平(分三種專利類型)

續(xù)表5

4 穩(wěn)健性檢驗

為了獲得更加穩(wěn)健可靠的研究結論，考慮到可能存在反向因果等內(nèi)生性問題——并不是機構投資者份額影響技術創(chuàng)新水平，而是技術創(chuàng)新水平更高的企業(yè)更能吸引機構投資者投資，本文采用傾向得分匹配方法來克服樣本選擇問題。

進行傾向得分匹配檢驗的基本步驟是：①首先選擇協(xié)變量，估計傾向得分。可以采用Probit、Logit以及非參數(shù)方法估計傾向得分。Rosenbaum等建議使用形式靈活的logit模型，例如協(xié)變量的高次項與互動項[30]。Dehejia等認為，此時針對模型的設計形式要進行平衡性檢驗[31]，即檢驗自變量的分布在兩組之間的差異性。②進行匹配。根據(jù)傾向得分值的相似性，選擇匹配的樣本。匹配的方法有很多，最直接的匹配方法是最近鄰匹配，它是根據(jù)傾向得分值，選擇最相近的匹配對象；Dehejia等[32]發(fā)現(xiàn)，當共同支撐假設得到較好滿足時，大多數(shù)匹配方法的結果相近。所以本文直接采用最近鄰匹配。③根據(jù)匹配后的樣本計算平均處理效應。

本文以10%的機構持股比例作為分組標準，將機構持股比例大于或等于10%的股票定義為機構投資企業(yè)，反之則為非機構投資企業(yè)。在后述分析中，同樣將長期機構持股(短期機構持股)比例大于或等于10%的股票定義為長期機構投資企業(yè)(短期機構投資企業(yè))，反之則為非長期機構投資企業(yè)(短期機構投資企業(yè))[33]。

首先，本文根據(jù)logit回歸確定匹配變量，對二元解釋變量(是否為機構投資企業(yè))進行回歸，以各匹配變量的回歸系數(shù)為權重，計算出每一個企業(yè)的傾向得分，據(jù)此對機構投資企業(yè)與非機構投資企業(yè)進行匹配?；貧w結果顯示，是否為機構投資企業(yè)與資產(chǎn)負債率、流動比率、第一大股東持股比例有顯著的負相關關系，與銷售收入增長率、前五大股東持股比例、企業(yè)規(guī)模有顯著的正相關關系，而與銷售凈利率有很弱的正相關關系，與資產(chǎn)凈利率、權益凈利率沒有顯著的相關關系，據(jù)此可以計算傾向得分值。

傾向得分匹配方法需要檢驗兩個假設前提：一是共同支撐假設；二是平衡性假設。共同支撐假設要求兩組樣本在匹配之后，機構投資企業(yè)與非機構投資企業(yè)的傾向得分的分布形態(tài)基本保持一致。圖1中左圖與右圖分別列示匹配前與匹配后兩組的核密度函數(shù)。左圖顯示，在匹配前兩組的核密度函數(shù)存在顯著差異，機構投資企業(yè)要比非機構投資企業(yè)的傾向得分均值要大。因此使用所有企業(yè)的樣本來比較機構投資的作用，可能會產(chǎn)生有偏的結果。圖1中右圖顯示，兩組的核密度函數(shù)非常接近，這說明匹配之后，兩組的特征非常相似，滿足了共同支撐假設。

圖1 機構投資企業(yè)與非機構投資企業(yè)的核密度圖(匹配前與匹配后)

平衡性假設要求完成匹配之后，兩組在各匹配變量之間不存在顯著性差異，即各變量對機構投資者持股份額不再具有顯著性影響。表6中t檢驗結果顯示，在匹配之前兩組資產(chǎn)負債率、銷售收入增長率、前五名股東持股比例與第一大股東持股比例存在顯著性差異，而在匹配之后，這種顯著性明顯下降，銷售收入增長率、前五名股東持股比例與第一大股東持股比例在兩組之間不再有顯著性差異，而資產(chǎn)負債率在匹配之后，僅在10%顯著性水平下存在差異。并且控制組與處理組均值的偏差都在5%之內(nèi)，偏差下降幅度都在70%以上，這說明平衡性假設得到滿足。

表6 平衡性假設檢驗

在完成匹配之后，便可計算機構投資企業(yè)與非機構投資企業(yè)在技術創(chuàng)新產(chǎn)出上的平均差異，即平均處理效應(ATT)，也就是處理組(機構投資企業(yè))與控制組(匹配成功的非機構投資企業(yè))在技術創(chuàng)新水平上的平均組間差異。表6報告了匹配前后的平均處理效應，該結果顯示：在企業(yè)的基本特征相近的情況下，機構投資企業(yè)的專利數(shù)量要比非機構投資企業(yè)多出58.39個。

我們也將機構投資者劃分為長期機構投資者與短期機構投資者，分別考慮它們在創(chuàng)新水平上的平均處理效應(ATT)。我們分別共同支撐假設與平衡性假設進行檢驗。圖2與圖3的結果顯示，在匹配前兩組的核密度函數(shù)存在顯著差異，機構投資企業(yè)核密度函數(shù)在非機構投資企業(yè)的右側，而在匹配之后兩組的核密度函數(shù)非常接近，這說明匹配之后，兩組的特征非常相似，共同支撐假設得到了滿足。此外，表9與表10的平衡性假設檢驗結果表明：控制組與處理組均值的偏差都在5%之內(nèi)，偏差下降幅度都在50%以上，并且兩組在匹配之后都不存在顯著性差異，這說明平衡性假設得到滿足。表7也報告了長期機構投資企業(yè)與非長期機構投資企業(yè)在技術創(chuàng)新產(chǎn)出上的平均差異，該差異在10%顯著水平下是顯著的，長期機構投資企業(yè)的專利數(shù)量要比非長期機構投資企業(yè)平均多63.84個，高于機構投資企業(yè)的總體水平，這意味著在這些機構投資企業(yè)中，長期機構投資對技術創(chuàng)新水平的促進作用更為突出。根據(jù)傾向得分匹配的結果，得出：短期機構投資企業(yè)的專利數(shù)量要比非短期機構投資企業(yè)的專利數(shù)量要多43.14個，該數(shù)值要低于長期機構投資的63.84個。這說明盡管短期機構投資對企業(yè)的專利產(chǎn)出有顯著的促進作用，但其作用要弱于長期機構投資的促進作用。對于具體的專利類型來說，機構投資企業(yè)的發(fā)明專利、實用新型與非機構投資企業(yè)的差異較為顯著，分別比非機構投資企業(yè)多5.59、7.61個，而它們在實用新型上的差異并不顯著；長期機構投資企業(yè)的發(fā)明專利與非長期機構投資企業(yè)之間的差異也較為顯著，要比非長期機構投資企業(yè)平均多7.56個，高于機構投資企業(yè)與非機構投資企業(yè)的差異；短期機構與非短期機構投資企業(yè)在發(fā)明專利上的差異并不顯著。

表7 比較平均處理效應

注：*p < 0.1，**p < 0.05，***p < 0.01。

表8 三種專利類型的比較平均處理效應

注：*p < 0.1，**p < 0.05，***p < 0.01。

表9 平衡性假設檢驗(短期機構投資企業(yè))

表10 平衡性假設檢驗(長期機構投資企業(yè))

圖2 長期機構投資企業(yè)與非長期機構投資企業(yè)的核密度圖(匹配前與匹配后)

圖3 短期機構投資企業(yè)與非短期機構投資企業(yè)的核密度圖(匹配前與匹配后)

5 結論

本文從微觀企業(yè)層面考察了機構投資者與技術創(chuàng)新的關系問題。與機構投資者的短視論相反，中國機構持股者顯著促進了技術創(chuàng)新的發(fā)展，平均意義上機構投資者持股比例每增加10%，專利數(shù)量增加12%。并且，通過傾向得分匹配方法發(fā)現(xiàn)，在企業(yè)的基本特征相近的情況下，機構投資企業(yè)的專利數(shù)量要比非機構投資企業(yè)多出58.39個。進一步，本文根據(jù)流動性區(qū)分了短期機構投資者與長期機構投資者，發(fā)現(xiàn)兩者在促進技術創(chuàng)新上的作用存在差異，機構投資者對技術創(chuàng)新的促進作用主要體現(xiàn)在長期機構投資者上。通過傾向得分匹配方法，我們也發(fā)現(xiàn)，盡管短期機構投資者也能促進企業(yè)技術創(chuàng)新水平的提高，但短期機構投資者的促進作用要弱于長期機構投資者。短期機構投資企業(yè)的專利數(shù)量要比非短期機構投資企業(yè)的專利數(shù)量要多43.14個，而長期機構投資企業(yè)的專利數(shù)量要比非長期機構投資企業(yè)多63.84個。而在具體專利類型上，本文發(fā)現(xiàn)：機構投資企業(yè)的發(fā)明專利、實用新型與非機構投資企業(yè)的分別比非機構投資企業(yè)多5.59、7.61個，而它們在實用新型上的差異并不顯著；長期機構投資企業(yè)的發(fā)明專利要比非長期機構投資企業(yè)平均多7.56個，高于機構投資企業(yè)與非機構投資企業(yè)的差異；短期機構投資企業(yè)與非短期機構投資企業(yè)在發(fā)明專利上的差異并不顯著。

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